Opencv|移动平均的阈值处理 opencv实现 C++|数字图像处理

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当前使用OpenCV版本： 4.0.1

目录

原理
实现
参考

原理相比于对整幅图像取一个固定的阈值，由于光照不均匀等原因，跟一般的方法是对一幅图像中的每个像素点计算阈值，即可变局部阈值。
算法表示如下：
m ( k + 1 ) = 1 n ∑ i = k + 2 ? n k + 1 z i （ 1.1 ） m(k+1)=\frac{1}{n}\sum^{k+1}_{i=k+2-n}z_{i}（1.1） m(k+1)=n1?i=k+2?n∑k+1?zi?（1.1）
其中，z k + 1 z_{k+1} zk+1?表示在扫描序列中第 k + 1 k+1 k+1步遇到的点的灰度值， m ( k ) m(k) m(k)为输入图像的第 k k k个点的像素值， n n n表示用于计算平均的点的数量。
根据（1.1）有下式：
m ( k ) = 1 n ∑ i = k + 1 ? n k z i （ 1.2 ） m(k)=\frac{1}{n}\sum^{k}_{i=k+1-n}z_{i}（1.2） m(k)=n1?i=k+1?n∑k?zi?（1.2）
根据（1.1)、(1.2)不难得出下式子：
m ( k + 1 ) = 1 n ∑ i = k + 2 ? n k + 1 z i = m ( k ) + 1 n ( z k + 1 ? z k + 1 ? n ) （ 1.3 ） m(k+1)=\frac{1}{n}\sum^{k+1}_{i=k+2-n}z_{i}=m(k)+\frac{1}{n}(z_{k+1}-z_{k+1-n})（1.3） m(k+1)=n1?i=k+2?n∑k+1?zi?=m(k)+n1?(zk+1??zk+1?n?)（1.3）
接下来就根据每个点的阈值进行二值化操作。
注：我们仅仅在扫描的点的数量大于n时应用式（1.3），其他情况则将 z k + 1 ? n z_{k+1-n} zk+1?n?视为0，即相当于在图像的边界填充了n-1个0。
实现以下是实现结果，左边是原图，右边是结果。

文章图片
下面是代码：

#include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include #include using namespace std; using namespace cv; void movingThreshold(const Mat &src,Mat &dst,int n=20,float b=0.75); int main(){ Mat src=https://www.it610.com/article/imread("1.tif",IMREAD_GRAYSCALE); namedWindow("src",WINDOW_NORMAL); imshow("src",src); Mat dst; movingThreshold(src,dst); namedWindow("dst",WINDOW_NORMAL); imshow("dst",dst); waitKey(); }void movingThreshold(const Mat &src,Mat &dst,int n,float b){int arrayNum=src.rows*src.cols; uchar *temp = new uchar[arrayNum]; for(int y=0; y.rows; y++){//二维转换为一维Z字扫描 for(int x=0; x.cols; x++){ if(y%2==0) temp[y*src.rows+x]=src.at(y,x); else temp[y*src.rows+x]=src.at(y,src.cols-1-x); } }dst.create(src.size(),CV_8U); float m_now=0,m_pre=0,dif=0; int index=0; for(int y=0; y.rows; y++) for(int x=0; x.cols; x++){ index=y*src.rows+x; if(index+1(y,x)>b*m_now) dst.at(y,x)=255; else dst.at(y,x)=0; } delete [] temp; }

参考 【Opencv|移动平均的阈值处理 opencv实现】1.冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.